df <- scale(mtcars) # Standardize the data
library("factoextra")
library("cluster")
dist <- dist(df, method = "euclidean") # df = standardized data
hc <- hclust(dist, method = "ward.D2")
fviz_dend(hc, k = 4, # Cut in four groups
cex = 0.6, # labe
我想创建一个带有水平标签的树状图,但让树叶根据它们的高度悬挂,而不是仅仅下降到图的边缘。
示例:
par(mfrow = c(1,2))
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
plot(hc) # a plot with hanging branches
plot(as.dendrogram(hc), horiz = TRUE) # a horizontal plot, but the branches are not hanging
对如何编程有什么建议吗?
谢谢。
在R中,我使用标识来探索树状图中簇的具体特性,通过使用“hclust”对象可以很好地工作,但我需要它作为类“树状图”的水平树状图,而不是“hclust”。我已经安装了包密度,它通常应该将标识功能扩展到类树状图的对象和水平树状图( )。对于我的特定数据集,标识用于垂直树状图(类树状图),而不是水平树状图。我经常遇到的错误是:
Error in rect.dendrogram(x, k = k, x = X$x, cluster = cluster[, k - 1], :
k must be between 2 and 10
请在这里找到一个可复制和简化的例子:
#Install packag
希望你们都做得很好。
我用树状图:
d <-
dist(Correlation_Test)
hc <-
hclust(d, "ave")
plot(hc)
它工作良好,并显示在树状图的末尾。测图有不同的标签。它们中有些带有前缀A,有些带有B。我现在想根据标签对标签和分支进行着色,如果它是A或B。我发现了去右旋包。但我并没有根据标签的前缀自动给标签着色。
有人能帮我吗?)
用于关联的表的示例数据
A Data 1 A Data 1 B Data 1
0.1666667 0.5 0.6666667
0.6666667
如果您在Python中的scipy中有此分层聚类调用:
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# dist_matrix is long form distance matrix
linkage_matrix = linkage(squareform(dist_matrix), linkage_method)
那么,从这里开始对单个点的分配进行聚类的有效方法是什么?即长度为N的向量,其中N是点数,其中每个条目i是点i的簇数,给定给定阈值thresh在结果聚类上生成的簇数?
需要说明的是:簇号是在对树应用阈值之后它所在的簇。在这种情况下,您将为它